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第一章 绪论
1.1 数据流模型
1.1.1 数据流特点
1.1.2 基于数据流模型的典型应用
1.2 国内外研究现状
1.3 主要研究内容
1.4 论文组织结构
第二章 数据流研究综述
2.1 数据流约简技术
2.1.1 直方图
2.1.2 随机采样技术
2.1.3 小波技术
2.1.4 哈希方法
2.2 数据流预测技术
2.2.1 回归模型
2.2.2 指数平滑模型
2.2.3 ARMA模型
2.2.4 小波变换技术
2.2.5 神经网络算法
2.2.6 支持向量机算法
2.3 数据流管理系统
2.3.1 DSMS体系结构
2.3.2 DBMS与DSMS的比较
2.3.3 典型的原型系统
2.4 小结
第三章 马尔可夫滑动窗口预测模型
3.1 马尔可夫分析
3.1.1 马尔可夫过程
3.1.2 概率矩阵的数学基础
3.1.3 马尔可夫链
3.2 概要结构生成及维护
3.2.1 滑动窗口模型
3.2.2 聚集特征压缩直方图
3.3 预测聚集查询模型
3.3.1 优化的聚集查询操作
3.3.2 隐马尔可夫模型定义
3.4 预测模型的三类问题
3.4.1 估值问题
3.4.2 解码问题
3.4.3 学习问题
3.5 小结
第四章 预测聚集查询处理
4.1 预测建模
4.1.1 网络流量简介
4.1.2 网络流量生成
4.1.3 模型参数构建
4.2 预测处理
4.2.1 参数初始化
4.2.2 训练模型
4.2.3 模型评估
4.3 小结
第五章 实验及结果
5.1 实验环境及数据预处理
5.1.1 实验环境
5.1.2 数据预处理
5.2 实验处理及结果分析
5.2.1 模型构建与预测
5.2.2 结果及分析
5.3 小结
第六章 结论与展望
6.1 研究工作及成果总结
6.2 进一步研究方向
参考文献
致谢
攻读学位期间主要研究成果